索引选择性与前缀索引 InnoDB的主键选择与插入优化 后记 ---- 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。...我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。...至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。 另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。...所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值： Index Selectivity = Cardinality / #T 显然选择性的取值范围为...如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。
我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。...索引选择性与前缀索引 既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。...至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。 另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。...所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值： Index Selectivity = Cardinality / #T 显然选择性的取值范围为...如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。
我们都希望查询速度能尽可能快，因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化 最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的 好在CS的发展提供了很多更优秀的查找算法...上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。 情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供。...至于多少条记录才算多，个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引 索引的选择性较低 所谓索引的选择性（Selectivity...），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值 Index Selectivity = Cardinality / #T 显然选择性的取值范围为(0, 1]，选择性越高的索引价值越大...如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。
Azure Cosmos DB 是 Microsoft 提供的全球分布式多模型数据库服务。Cosmos DB是一种NoSql数据库，但是它兼容多种API。...通过单个 API 调用即可在全球范围内从数千个请求/秒扩展到数亿个请求/秒，并且只需为所需吞吐量（和存储）付费。 此功能有助于处理工作负载中的意外峰值，而无需为意外峰值进行过度预配。...此功能可以为高响应能力的应用持续引入数据，并提供快速查询。 精确定义的多个一致性选择 在 Cosmos DB 中构建全球分布式应用程序时，不再需要在一致性、可用性、延迟和吞吐量之间进行极端的权衡。...Cosmos DB 自动为所有数据编制索引，并可快速提供查询服务。 以上内容摘自Azure Cosmos文档 创建Cosmos DB资源 在portal控制面板找到Cosmos点击创建。...比如按SQL方式查询，按MongoDB方式读写等。
关系数据库系统的查询处理 一、关系数据库系统的查询处理 1.查询处理步骤 关系数据库管理系统查询处理阶段 ： 1）查询分析 ：对查询语句进行扫描、词法分 析和语法分析 词法分析：从查询语句中识别出正确的语言符号...查询优化在关系数据库系统中有着非常重要的地位 关系查询优化是影响关系数据库管理系统性能的关键因素 由于关系表达式的语义级别很高，使关系系统可以从关系表达式中分析查询语义，提供了执行查询优化的可能性 一...系统的自动优化相当于使得所有人都拥有这些优化技术 4.关系数据库管理系统通过某种代价模型计算出各种查询执行策略的执行代价，然后选取代价最小的执行方案 集中式数据库 执行开销主要包括：磁盘存取块数(I/...理由： 设连接表R与S分别占用的块数为Br与Bs 连接操作使用的内存缓冲区块数为K 分配K-1块给外表 如果R为外表，则嵌套循环法存取的块数为Br+BrBs/(K-1) 显然应该选块数小的表作为外表 二...1.统计信息 基于代价的优化方法要计算查询的各种不同执行方案的执行代价，它与数据库的状态密切相关 优化器需要的统计信息 （1）对每个基本表 该表的元组总数(N) 元组长度(l) 占用的块数(B) 占用的溢出块数
”查询就不会使用该索引。所以限制条件中包含先导列时，该限制条件才会使用该组合索引。 可选择性（selectivity）：比较一下列中唯一键的数量和表中的行数，就可以判断该列的可选择性。...如果该列的“唯一键的数量/表中的行数”的比值越接近1，则该列的可选择性越高，该列就越适合创建索引，同样索引的可选择性也越高。在可选择性高的列上进 行查询时，返回的数据就较少，比较适合使用索引查询。...这种存取方法不会用到多块读操作，一次I/O只能读取一个数据块。我们会经常在执行计划中看到该存取方法，如通过索引查询数据。 ...而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。 ...Index full scan（索引全扫描）：需要查询的数据从索引中可以全部得到。
数据库磁盘结构.png 当我们要定位一条userid为0234的数据时, 查询语句为： select * from user where userid= 0234 为了找出满足条件的查询，数据库管理器必须扫描...假设存储100row,之前已有的1000block的dense index需要10个block.那我们查找一条数据的需要查询的block数 = 10（sparse index）block + 1(dense...做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能，例如上图中如果要查询key为从100到180的所有数据记录，当找到18后，只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点，极大提到了区间查询效率。...7、使用索引的顺序选择 前面我们提到过索引如何组织数据存储的，从图中可以看到多列索引时，多列索引的顺序对于查询是至关重要的，很明显应该把选择性更高的字段放到索引的前面，这样通过第一个字段就可以过滤掉大多数不符合条件的数据...执行下面的查询，哪个字段的选择性更接近1就把哪个字段索引前面就好。
Cosmos用来处理应用程序比如Azure， AdCenter， Bing，MSN, Skype和Windows Live的数据。Cosmos有一个像SQL一样的查询引擎叫做SCOPE。...提供了一个叫做U-SQL的语言，是从SCOPE那借鉴来的。 有些读文章的人知道，我毕业的第一份工作，在微软一个叫Cosmos的队伍，做的是一个叫SCOPE的语言。...作为当时Cloud & Enterprise的EVP的Satya，从雅虎研究院请来了印度人里面的大牛，数据库领域的著名专家Raghu。...这位请来没多久，就对大数据这一块产生了兴趣，顺理成章的成为了Cosmos这个部门的大领导。 Raghu这个人我有很矛盾的看法。一方面作为威斯康辛的教授，数据库领域的大牛，其学术贡献不可忽视。...这个新系统要摈弃掉Cosmos老的存储，改用Azure Blob Store。查询语言要摈弃SCOPE，改用更SQL的语言，也就是后来的U-SQL。
从图中可以获取到的信息有： 无论是在 native 图数据库 还是复合型图数据库，Neo4j 均取得了一枝独秀的成绩； 微软 Azure 的 Cosmos DB 的增长速度非常非常非常迅猛； ArangoDB...Microsoft Azure Cosmos DB Cosmos DB是微软2010年立项，经过7年研发，于2017年5月正式发布的云数据库服务，该数据库服务支持图数据、列存储、键值存储和文档数据库等多种数据模型...而微软则恰好相反, Cosmos DB采取一刀切的方式，号称可以适用一切通用型数据库。 微软的Cosmos DB的天才之处在于开发人员可能希望在混合持久化方面鱼与熊掌兼得。...JanusGraph JanusGraph 是Titan 1.0.0版本的延续，Titan 是从2012年开始开发，到2016年停止维护的一个分布式图数据库。...总结 几点总结： 多存储模式的图数据库技术是目前发展的一个主要趋势，从 Azure Cosmos DB 的发展可以看到（毕竟数据迁移的成本太高）； 以 JenusGraph 为代表的 NoSQL 存储的分布式图数据日渐火热
2.2 常见的查询算法 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。...做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能，例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录，当找到18后，只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点，极大提到了区间查询效率。...这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍，下一节结合存储器存取原理介绍为什么目前B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。...上面讲的所有查询算法都是假设数据存储在计算机主存中的，计算机主存一般比较小，实际数据库中数据都是存储到外部存储器的。...相反对外国人的姓名可以使用前缀索引，因为其字符较长，而且前几个字符的选择性比较高。同样电子邮件也是一个可以使用前缀索引的字段。 前一半字符的索引选择性就已经接近于全字段的索引选择性。
常见的查询算法 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。那么有哪些查询算法可以使查询速度变得更快呢？...做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能，例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录，当找到18后，只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点，极大提到了区间查询效率。...这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍，下一节结合存储器存取原理介绍为什么目前B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。...上面讲的所有查询算法都是假设数据存储在计算机主存中的，计算机主存一般比较小，实际数据库中数据都是存储到外部存储器的。...相反对外国人的姓名可以使用前缀索引，因为其字符较长，而且前几个字符的选择性比较高。同样电子邮件也是一个可以使用前缀索引的字段。 前一半字符的索引选择性就已经接近于全字段的索引选择性。
而对于我们数据库mysql索引使用的B+树在B树之上做了修改 B+树：由于B树进行遍历的时候效率太低，而对于数据库和文件系统来说会经常进行范围查询，所以产生了B+树。...1、B-Tree索引能够加快数据的查询速度。 从索引的根节点，根节点存储了下层的指针，根据这些指针向下层进行查找。通过比较节点叶的值和要查找的值，再得到合适的指针进入下层的子节点。...因为MySQL的查询优化器会根据索引的信息和查询的条件来为查询选择合适的索引，如果对同一个查询有很多的索引都可以使用，则会增加MySQL查询优化器对于查询进行分析的时间，从而也会影响数据库的查询效率。...只有在适当的列上建立了适当的索引，这时索引才能够提高数据库的性能。...create index index_name on table(col_name(n)); 索引的选择性是不重复的索引值和表的记录数的比值。 ?
Cosmos SDK 从Github上可以看出Cosmos主要的代码是cosmos-sdk，它包含Cosmos Hub的程序代码，同时也是一个区块链开发框架，为其他区块链开发者提供一些通用的功能模块，比如...image Context定义一些基本信息的函数集合：权限查询，Nonce/ChainID/BlockHeight查询等等。 b）Tx Tx定义在txinner_wrapper.go文件中。...relayer从chain1中对应test-hub的outgoing消息队列取出跨链交易，提交到test-hub。 test-hub执行交易，放入incoming消息队列。...PegZone本身其实是一条代理链，实时跟踪原始链的状态，通过设定一个安全阀值，等待原始链区块增长数达到安全阀值时就认为原始链的状态达到了伪实时最终性（回滚概率小），这点和轻客户端钱包验证是相同的原理，...PegZone：PegZone是基于Tendermint的区块链，负责维护用户的账户信息，允许用户之间资产的转移，并提供交易查询。
，那么a 就被视为驱动表，那么数据库可能全表扫描a 表， 并用 a表的每个id 去探测b表的索引查询匹配的记录。...，使用二级索引存取数据则需要进行二次索引查找。...3.索引尽量是高选择性的 而且要留意基数值，基数值指的是一个列中不同值的个数，显然， 最大基数意味着该列中的每个值都是唯一的，最小基数意味着该列中的所有值都是相同的，索引列的基数相对于表的行数较高时，...有种情况虽然基数很小，但由于数据分布很不均匀因此也会导致某些记录数很小， 那么这种情况也适合建立索引加速查找这部分数据。...mysql可以直接从索引idx_a_b_c 中获取数据。使用覆盖索引也可以避免二次索引查找。
当存在可行的替代方案时，数据库将单独计算替代方案的成本，并选择成本最低的替代方案。下图显示了查询转换器将使用OR的输入查询重写为使用UNION ALL的输出查询。...选择性与查询谓词相关联，例如WHERE last_name LIKE'A％'或谓词组合。当值接近1时，谓词变得更具选择性，因为选择性值接近0且选择性更低（或更不具有选择性）。...因此，谓词的选择性表示通过谓词测试的行数。选择性范围从0.0到1.0。选择性0.0表示没有从行集中选择行，而选择性1.0表示选择所有行。...| 5 (0)| ---------------------------------------------------------------------- 访问路径决定从基表获取数据所需的工作单元数...为了确定总体计划成本，优化器为每个访问路径分配一个成本: 表扫描或快速全索引扫描 在表扫描或快速全索引扫描期间，数据库在一个I/O中从磁盘读取多个块。扫描的成本取决于要扫描的块数和多块读取计数值。
深入研究VQS的工作流 下图是观测到的轨迹图，从图中可以看出 VQS的工作原理。该请求给出了要计算其质量的源视频及其衍生视频，并请求VQS给出 VMAF、PSNR和SSIM等质量指标的得分数。...Cosmos客户提供应用程序）。...例如，VQS依赖于Netflix媒体数据库(NMDB)来存储和索引质量分数，而Reloaded系统则是将不可查询的数据模型和文件混用。...目前项目进展及下一步工作 目前，我们几乎将所有的视频质量计算从Reloaded迁移到了Cosmos当中，VQS代表了Cosmos平台的最大工作载荷。...此外，衷心感谢：媒体内容回放团队、媒体计算/存储基础设施团队和整个Cosmos平台团队，是他们让Cosmos复活，并全心全意地支持我们进入Cosmos探险。
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